RAG & KI im Unternehmen
Retrieval Augmented Generation, Vektordatenbanken, Embeddings und die Entwicklung von KI-Anwendungen.
9 articles
Bloombergs Wette auf Fine-Tuning: Was jedes Unternehmen daraus über die Entscheidung RAG oder Fine-Tuning lernen kann
Bloomberg hat ein domänenspezifisches Large Language Model von Grund auf gebaut, anstatt über generische Modelle zu retrieven, und die Ergebnisse klären eine Entscheidung, die die meisten Enterprise-AI-Teams noch heute verwirrt. Die Logik hinter dieser Wahl, und wo sie für andere Organisationen nicht mehr aufgeht, ist lehrreicher als das Modell selbst.
15. Aug. 2026KI-Anwendungen prüfen, bevor Sie ihnen vertrauen: ein Playbook für die Praxis
Die meisten Teams führen KI-Anwendungen auf Basis von Demos und Anbieterversprechen ein und entdecken die Lücken erst, wenn das System in Produktion läuft. Dieses Playbook gibt Ihnen eine strukturierte Abfolge, um das Wesentliche zu testen, bevor Sie Budget, Daten oder Workflows an ein KI-Tool binden.
14. Aug. 2026KI im Unternehmenswissen verankern: ein praktisches Playbook
Generische KI gibt generische Antworten. Dieses Playbook zeigt Ihnen, wie Sie Large Language Models mit den eigenen Daten Ihrer Organisation verbinden, damit jede Antwort korrekt, konkret und tatsächlich brauchbar ist.
4. Aug. 2026RAG ohne Fachjargon erklärt: ein praxistaugliches Playbook
Die meisten LLMs beantworten Fragen selbstbewusst mit Wissen, das vor Monaten oder Jahren zuletzt aktualisiert wurde. RAG löst das Problem, und dieses Playbook zeigt Ihnen genau, wie Sie es aufbauen, ohne sich in technischen Details zu verlieren.
27. Juli 2026Fine-tuning vs. RAG: So wählen Sie den richtigen Ansatz für Ihren Use Case
Fine-tuning und Retrieval-Augmented Generation lösen unterschiedliche Probleme, und wer beides verwechselt, macht teure Fehler. Dieser Artikel erklärt, wie jeder Ansatz funktioniert, und liefert ein praktisches Framework für die Entscheidung.
20. Juli 2026Warum die meisten RAG-Deployments scheitern, bevor sie live gehen
Retrieval-augmented Generation sollte Enterprise-KI auf eigenen Daten endlich nützlich machen. Die Lücke zwischen diesem Versprechen und der Produktionsrealität zeigt eine Reihe konkreter, behebbarer Probleme, auf die die meisten Teams immer in derselben Reihenfolge stoßen.
13. Juli 2026Warum Ihr RAG-System in der Produktion immer wieder scheitert
Die meisten RAG-Deployments im Unternehmen sehen in der Demo beeindruckend aus und enttäuschen in der Praxis. Zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem verlässlichen Produktivsystem liegen die eigentlichen technischen und strategischen Entscheidungen.
6. Juli 2026Warum Ihr RAG-System in der Produktion immer wieder scheitert
Die meisten RAG-Deployments im Unternehmen wirken in Demos beeindruckend und bleiben in echten Workflows unter den Erwartungen. Genau zu verstehen, wo sie brechen und warum, unterscheidet Teams mit dauerhaftem Nutzen von denen, die in einer endlosen Pilotschleife feststecken.
29. Juni 2026RAG im Unternehmen: warum die meisten Projekte scheitern, bevor sie beginnen
Retrieval-Augmented Generation verspricht, das Wissen Ihres Unternehmens für KI sofort zugänglich zu machen. Die Mehrheit der Enterprise-Deployments bleibt jedoch still hinter den Erwartungen zurück. Das Problem ist selten das KI-Modell selbst, sondern alles, was passiert, bevor die Anfrage dort ankommt.